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Enregistrement W4389391341 · doi:10.1038/s41467-023-43760-8

Dung removal increases under higher dung beetle functional diversity regardless of grazing intensification

2023· article· en· W4389391341 sur OpenAlexaff
Jorge Ari Noriega, Joaquín Hortal, Indradatta deCastro‐Arrazola, Fernanda Alves‐Martins, Jean Carlo Gonçalves Ortega, Luís Mauricio Bini, Nigel R. Andrew, Lucrecia Arellano, Sarah A. Beynon, Adrian L. V. Davis, Mario E. Favila, Kevin D. Floate, Finbarr G. Horgan, Rosa Menéndez, Tanja Milotić, Beatrice Nervo, Claudia Palestrini, Antonio Rolando, Clarke H. Scholtz, Yakup Şenyüz, Thomas Waßmer, Réka Ádám, Cristina de Oliveira Araújo, José Luis Barragán-Ramírez, Gergely Boros, Édgar Camero Rubio, Melvin Cruz, Eva Cuesta, Miryam Pieri Damborsky, CHRISTIAN M. DESCHODT, Dharma Rajan Priyadarsanan, Bram D’hondt, Alfonso Díaz Rojas, Kemal Dindar, Federico Escobar, Verónica R. Espinoza, José R. Ferrer‐Paris, Pablo Enrique Gutiérrez Rojas, Zac Hemmings, Benjamín Hernández, Sarah J. Hill, Maurice Hoffmann, Pierre Jay‐Robert, Kyle Lewis, Megan J. Lewis, Cecilia Lozano, Diego Marín‐Armijos, Patrícia Menegaz de Farias, Betselene Murcia-Ordoñez, Seena Narayanan Karimbumkara, José Luís Navarrete-Heredia, Candelaria Ortega-Echeverría, José D. Pablo‐Cea, William Perrin, Marcelo Bruno Pessôa, Anu Radhakrishnan, Iraj Rahimi, Amalia Teresa Raimundo, Diana Ramos, Ramón E. Rebolledo, Angela Roggero, Ada Sánchez‐Mercado, László Somay, Jutta Stadler, Pejman Tahmasebi, José Darwin Triana Céspedes, Ana M. C. Santos

Notice bibliographique

RevueNature Communications · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueEcology and Vegetation Dynamics Studies
Établissements canadiensAgriculture and Agri-Food Canada
Organismes subventionnairesEuropean Social FundEuropean Regional Development FundHorizon 2020 Framework ProgrammeEuropean CommissionAgencia Estatal de InvestigaciónAsociación Española De Ecología TerrestreFundación de la Universidad Autónoma de MadridUniversidad Autónoma de MadridDepartamento Administrativo de Ciencia, Tecnología e Innovación (COLCIENCIAS)
Mots-clésDung beetleSpecies richnessGrazingEcologyBiologyScarabaeinaeNutrient cycleEcosystemScarabaeidaeSpecies diversityAgronomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Dung removal by macrofauna such as dung beetles is an important process for nutrient cycling in pasturelands. Intensification of farming practices generally reduces species and functional diversity of terrestrial invertebrates, which may negatively affect ecosystem services. Here, we investigate the effects of cattle-grazing intensification on dung removal by dung beetles in field experiments replicated in 38 pastures around the world. Within each study site, we measured dung removal in pastures managed with low- and high-intensity regimes to assess between-regime differences in dung beetle diversity and dung removal, whilst also considering climate and regional variations. The impacts of intensification were heterogeneous, either diminishing or increasing dung beetle species richness, functional diversity, and dung removal rates. The effects of beetle diversity on dung removal were more variable across sites than within sites. Dung removal increased with species richness across sites, while functional diversity consistently enhanced dung removal within sites, independently of cattle grazing intensity or climate. Our findings indicate that, despite intensified cattle stocking rates, ecosystem services related to decomposition and nutrient cycling can be maintained when a functionally diverse dung beetle community inhabits the human-modified landscape.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,039
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,237 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations34
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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